Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discovering Quantum Circuit Components with Program Synthesis

論文の概要: Discovering Quantum Circuit Components with Program Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01707v1
Date: Tue, 2 May 2023 18:17:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-04 16:56:38.580946
Title: Discovering Quantum Circuit Components with Program Synthesis
Title（参考訳）: プログラム合成による量子回路コンポーネントの発見
Authors: Leopoldo Sarra, Kevin Ellis, Florian Marquardt
Abstract要約: 本稿では,コンピュータが経験を積んだ量子回路合成に関する概念を段階的に学習する方法を示す。基本ゲートの集合から,新しい有用な複合ゲートのライブラリを自動的に発見する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.390357081534995
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite rapid progress in the field, it is still challenging to discover new ways to take advantage of quantum computation: all quantum algorithms need to be designed by hand, and quantum mechanics is notoriously counterintuitive. In this paper, we study how artificial intelligence, in the form of program synthesis, may help to overcome some of these difficulties, by showing how a computer can incrementally learn concepts relevant for quantum circuit synthesis with experience, and reuse them in unseen tasks. In particular, we focus on the decomposition of unitary matrices into quantum circuits, and we show how, starting from a set of elementary gates, we can automatically discover a library of new useful composite gates and use them to decompose more and more complicated unitaries.
Abstract（参考訳）: この分野の急速な進歩にもかかわらず、量子計算を利用する新しい方法を見つけることは依然として困難である:すべての量子アルゴリズムは手で設計されなければならず、量子力学は直観に反することで悪名高い。本稿では,プログラム合成という形での人工知能が,コンピュータが経験から量子回路合成に関連する概念を漸進的に学習し,未知のタスクでそれらを再利用できることを示すことにより,これらの困難を克服する上で有効であることを示す。特に、ユニタリ行列を量子回路に分解することに集中し、基本ゲートの集合から、新しい有用な複合ゲートのライブラリを自動的に発見し、それらを用いてより複雑なユニタリを分解する方法を示す。

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